数据分析里的数据是怎么计算的

㈠ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

㈡ 数据分析应该怎么做

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告(如艾瑞资讯)、市场调查。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候我们就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

㈢ 数据分析中的P值怎么计算、什么意义

一、P值计算方法

左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。

二、P值的意义

P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。

(3)数据分析里的数据是怎么计算的扩展阅读：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

㈣ 数据分析怎么做

什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。

专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。

那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？

事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。

数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析

工作中我们运用数据分析的作用有哪些？

1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等

2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题

3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。

最重要的一点：

我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？

我们来看数据分析的六部曲

1、明确分析目的和思路：

这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。

2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。

3、数据处理：

主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。

4、数据分析：

首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。

5、数据展现：

数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点

6、撰写报告：

数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

㈤ 数据分析的步骤

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 1、列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2、作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法）或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
3、数据分析主要包含：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5.基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 1、搜索引擎蜘蛛抓取数据；
2、网站IP、PV等基本数据；
3、网站的HTTP响应时间数据；
4、网站流量来源数据。

㈥ 数据分析-如何计算分析留存率

产品经理在做留存率分析之前，首先结合产品的的业务特点和产品的增长的模式，确定产品业务目标是否和留存率有关。

用户增长可分为以下三种模式：黏性增长、病毒增长 、付费增长。

黏性增长 ，培养用户忠诚度，以用户留存为主。比如知乎、罗辑思维类等内容类产品或者网络开放平台这类To B 的商业模式，客户关系的维护，用户的续存很重要。此类增长模式下的产品业务目标以用户留存率和用户续费率为主。

裂变式增长 ，在短周期内通过用户社交网络，自发传播。这种增长模式常见于微信社交类产品，拼多多这种2C交易类产品。这类产品的初期业务目标是传播周期，用户增长速度。

付费增长 ：从免费到付费的转变，持续付费增加LTV；或者直接付费获取服务。比如印象笔记、 ProcessOn 等工具类产品，或者手机、相机等3C工具类产品。此类产品的业务目标是用户付费转化率，产品复购率。

留存的统计方式是以下三个维度的组合合集：

（1）新增、活跃

新增留存，主要分析 新增用户 对产品的忠诚度。若分析的时间段内有新功能增加或者功能优化，提升了用户体验， 新增留存的变化 是衡量此功能产品价值的一个很好地标准。

活跃留存，活跃用户的留存是监测产品质量/黏性、了解某个渠道质量的一个重要方法。

一般活跃留存＞活跃留存，因为活跃用户的忠诚度高于新增用户。

（2）设备、账号

一般设备数和账号数是一致的，但是有两种情况比较特殊：第一种是使用同一账号在不同设备上登录，此时设备数＞账号数的情况，比如同一淘宝账号在不同的手机端登陆使用；第二种是同一设备登陆不同的账号，此时账号数＞设备数，比如同一手机登陆两个微信账号。

（3）第N日、N日内

第N日、N日内的选择，很大程度上和分析目的和产品性质有关。一般长周期内使用次数低的产品，如酒店、旅游类产品，可以用N日内留存计算（务必去重！），但N日内的留存计算方式往往很高，因此可参考性很小。此外N日内留存主要是为了分析流失，即一段时间内有多少设备/账号活跃过一次之后就流失了，但随着 N的增加，N日内留存会越来越多，即随着时间的流逝，留存数越来越大，这是不合常理的。因此实际应用用很少用N日内留存。

而时间周期，一般关注次日留存、3日留存、7日留存、30日留存，具体的时间周期根据用户使用产品的习惯、产品性质、分析数据的目的而定。

组合三种维度留存的定义，有八种统计方法，以登陆行为为例说明，具体产品到底是达到什么条件才算做留存具体定义即可：

注意：统计N日内留存时，一定要去重，否则留存可能会大于100%

以7日活跃设备留存率为例说明留存率计算方法：

（1）7日 日 留存率= ✖️100%，如黑线标识的用4号活跃过的设备在11号仍活跃的活跃设备数除以4号的活跃设备数。

（2）7日 日 留存率= ✖️100%，新增当日为第0日，下一日为第1日。之所以这样计算，这是因为有些产品的使用习惯有时间周期限制，如办公类产品，周末使用率低，这种计算方法可以避免计算出的留存率比正常偏低。，如红线线标识的用4号活跃过的设备在10号仍活跃的活跃设备数除以4号的活跃设备数。

（3）7日 内 留存率 = ，第1天活跃的设备数中，在第2天至第7天 仍活跃的日活跃设备数除以第1天活跃的设备数。

更多日期选择还可以

若大盘留存异常，可以再分产品渠道、用户来源、用户群、分功能等角度具体分析。当然产品、运营、技术、市场每个环节都会对留存产生影响，需要多角度分析，此处不再展开。

这种对比可以从多个角度分析，不限于用户群、用户来源、用户行为、产品渠道、产品功能等。更精细化的留存分析还可以过滤用户某一行为再对比分析留存。

例如，某功能留存高于大盘的留存，或者某功能的留存率较高，则此功能对产品的价值比较大，可以通过产品的调整，使更多用户使用此类功能，提高留存率。或者若对比男女用户群的留存率，发现男性用户的留存率比女性低，可以分析原因，优化产品策略，也可以调整产品推广渠道，以吸引女性用户。

分析以下留存图（也可称为手枪图），通过该图的数据，可以看出新增激活用户整体留存情况，随着产品的优化，存留率有没有越来越高，或者随着时间的流逝，产品的粘性是否有下降，

新增用户的留存率曲线有两个特点：前期快速下降、一定时间后进入平稳期。

想要提高产品的留存率曲线的表现，可以从以上两个角度出发，缩短用户进入平稳期的时间 (尽快激活) ，并且让更多的用户进入平稳期 (激活更多) 或者通过发现产品问题优化产品体验召回的流失用户的。当然最终还是需要惊喜的产品体验，使用户逐渐形成习惯，增强产品的不可或缺性。